基于神经网络的人体下肢生物动力学模型设计

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1、基于神经网络的人体下肢生物动力学模型设计作者姓名：葛涛指导教师：王斐单位名称：信息科学与工程学院专业名称：自动化东北大学2013年6月DesignoftheLowerLimboftheHumanBodyBiologicalDynamicsModelBasedonneuralnetworkByGeTaoSupervisor:AssociateProfessorWangFeiNortheasternUniversityJune2013东北大学本科毕业设计（论文）毕业设计（论文）任务书毕业设计（论文）任务书毕业设计（论文）题目：基于神经网络的人体下肢生物动力学模型设

2、计设计(论文)的基本内容：(1)通过表面肌电信号控制外骨骼运动的背景与发展现状(2)检测下肢表面肌电信号，对信号分析处理提取特征(3)由表面肌电信号与外骨骼输出力矩的关系，运用神经网络建立人体下肢生物动力学模型(4)总结与撰写论文毕业设计（论文）专题部分：题目：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　设计或论文专题的基本内容：学生接受毕业设计（论文）题目日期　　　　　　　　　　　　　第　　周指导教师签字年　　月　　日－VI－东北大学本科毕业设计（论文）摘要－VI－东北大学本科毕业设计（论文）摘要基于神经网络的人体下肢生物动力学模型设计

3、摘要人口老龄化是当今世界各国普遍面临的重大社会问题，下肢外骨骼助力装置的主要功能是扩展人体下肢的运动能力，老人将是其中的受益者。此外，军事上外骨骼助力装置也可以极大的提高士兵的战斗力，医学上可以辅助病人进行康复训练。将人体划分为若干个具有相同密度和规则几何形状的刚性肢体环节，各环节之间由球铰连接，并忽略人体组织形变及器官的不对称性，建立人体下肢动力学模型，并计算关节力矩。表面肌电信号是从人体骨骼肌表面记录下来的神经肌肉活动发放的生物信号，能准确反映人的神经、肌肉运动状态。通过人体下肢表面肌电信号，利用神经网络控制外骨骼助力装置的关节力矩，辅助人体下肢运动。本论

4、文主要工作是建立人体下肢动力学模型，运用角动量定理计算人体行走时的关节力矩，通过采集的人体表面肌电信号以及下肢角速度信息，应用神经网络预测关节力矩，实现外骨骼辅助系统力矩输出的智能化。论文首先介绍了外骨骼助力装置的研究意义、国内外发展现状以及本论文的主要研究内容。并介绍了表面肌电信号的形成过程和特点以及人体下肢表面肌电信号与惯性数据采集实验的实验设备，详细记录了实验过程以及实验数据。由于设备信号采集频率不同，对肌电信号进行了重采样。其次，将人体划分为若干个具有相同密度和规则几何形状的刚性肢体环节，建立了人体下肢生物动力学模型。对惯性传感器数据进行处理，利用角动

5、量定理，求得关节力矩。再次，介绍了人工神经网络的概念、特点以及在控制领域的进展，重点介绍了BP神经网络的特点和学习过程，并列出了BP神经网络的改进算法。论文中使用的是LM算法，搭建人工神经网络，经过实验，找到了恰当的隐层节点数。最后，对实验研究进行了总结，网络模型能较好的反映表面肌电信号和关节输出力矩之间的关系。提出了有待进一步解决的问题，并对后来的工作进行了展望。应用表面肌电信号预测关节力矩的准确率还需进一步提高，特别是波峰处的力矩，只要这样，才能实现外骨骼辅助系统的平稳控制。关键词：下肢外骨骼；生物动力学模型；表面肌电信号；关节力矩；神经网络；－VI－东北

6、大学本科毕业设计（论文）AbstractDesignoftheLowerLimboftheHumanBodyBiologicalDynamicsModelBasedonneuralnetworkAbstractPopulationagingisamajorsocialproblemthecountriesintheworldfacing.Themainfunctionoflowerextremityexoskeletonassistingdeviceistoextendtheabilityofthebodymovementofthelowerlimbsandt

7、heelderlywillbeoneofthebeneficiaries.Inaddition,themilitaryexoskeletonsboosterdevicealsocangreatlyimprovethesoldier'scombateffectiveness.Inthemedicalfield,itcanassistthepatienttotakerehabilitationThehumanbodyisdividedintoanumberofrulesthathavethesamedensityandgeometryoftherigidbodyl

8、inkandIignorehumant